江西师范大学学报（自然科学版）
江西師範大學學報（自然科學版）
강서사범대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF JIANGXI NORMAL UNIVERSITY（NATURAL SCIENCES EDITION）
2013年
2期
120-124
,共5页
刘欢欢%李寿山%周国栋%李逸薇
劉歡歡%李壽山%週國棟%李逸薇
류환환%리수산%주국동%리일미
情绪识别%特征工程%分类方法%不平衡分类%集成学习
情緒識彆%特徵工程%分類方法%不平衡分類%集成學習
정서식별%특정공정%분류방법%불평형분류%집성학습
emotion recognition%feature engineering%classification method%imbalanced classification%ensemble learning
以中文情绪语料库(Ren-CECps)为基础,重点研究了句子级情绪识别方法.比较了不同特征以及不同机器学习分类方法(NB,SVM,ME)对情绪识别的影响.此外,针对情绪文本和非情绪文本在语料中的分布非常不平衡问题,通过集成学习的算法来实现不平衡情绪识别,用以提高情绪识别的整体性能.实验结果表明:使用基于样本的集成学习方法能够有效解决不平衡问题,明显提高情绪识别的分类性能.
以中文情緒語料庫(Ren-CECps)為基礎,重點研究瞭句子級情緒識彆方法.比較瞭不同特徵以及不同機器學習分類方法(NB,SVM,ME)對情緒識彆的影響.此外,針對情緒文本和非情緒文本在語料中的分佈非常不平衡問題,通過集成學習的算法來實現不平衡情緒識彆,用以提高情緒識彆的整體性能.實驗結果錶明:使用基于樣本的集成學習方法能夠有效解決不平衡問題,明顯提高情緒識彆的分類性能.
이중문정서어료고(Ren-CECps)위기출,중점연구료구자급정서식별방법.비교료불동특정이급불동궤기학습분류방법(NB,SVM,ME)대정서식별적영향.차외,침대정서문본화비정서문본재어료중적분포비상불평형문제,통과집성학습적산법래실현불평형정서식별,용이제고정서식별적정체성능.실험결과표명:사용기우양본적집성학습방법능구유효해결불평형문제,명현제고정서식별적분류성능.
